基于蚁群聚类算法的MATLAB社团结构发现系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一种结合蚁群优化与聚类分析的启发式算法，通过模拟蚂蚁觅食行为自动识别复杂网络中的社团结构。系统借助信息素机制引导数据点自组织聚类，无需预设社群数量，适用于社交网络、生物信息学等领域的模块挖掘。

详 情 说 明

基于蚁群聚类算法的社团结构发现系统

项目介绍

本项目实现了一种结合蚁群优化与聚类分析的启发式算法，用于自动发现复杂网络中的社团结构。系统模拟蚂蚁觅食行为，通过信息素轨迹引导数据点进行自组织聚类，有效识别网络中的社群模块。算法将数据点视为蚂蚁可访问的路径节点，通过信息素累积和挥发机制，结合目标函数优化，逐步收敛到稳定的聚类划分方案。

本系统适用于社交网络分析、生物信息学、推荐系统等多个需要对复杂网络进行社群结构分析的领域，能够有效提升社团发现的准确性和效率。

功能特性

• 智能社团发现：采用蚁群优化算法自动识别网络中的紧密连接社团
• 多维度评估：提供模块度和轮廓系数等多种聚类质量评估指标
• 灵活参数配置：支持自定义蚂蚁数量、信息素挥发系数等关键参数
• 可视化分析：生成直观的社团结构网络图和信息素分布热力图
• 广泛适用性：支持加权/无权网络，可融合节点属性信息

使用方法

输入数据准备

• 网络数据：准备N×N维对称邻接矩阵（N为节点数）
• 算法参数：设置蚂蚁数量、信息素挥发系数、启发因子权重、最大迭代次数
• 可选数据：可提供节点属性矩阵（如用户兴趣标签、基因表达量等）

运行流程

1. 配置算法参数和输入数据
2. 执行主程序进行社团发现
3. 查看输出的聚类结果和评估指标
4. 分析收敛过程数据和可视化结果

输出结果

• 聚类标签向量：1×N维向量，标记每个节点所属社团编号
• 质量评估报告：包含模块度和轮廓系数的聚类质量分析
• 过程监控数据：每轮迭代的目标函数值变化趋势
• 可视化图表：社团结构网络图和信息素分布热力图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 至少4GB内存（处理大型网络建议8GB以上）
• 支持的基础工具箱：统计和机器学习工具箱、图像处理工具箱（用于可视化）

文件说明

main.m文件作为系统的核心入口，整合了社团发现的全流程功能，包括数据预处理、蚁群优化算法执行、聚类结果生成、质量评估计算以及可视化输出。该文件实现了参数配置、算法迭代控制、结果输出等关键环节，确保整个社团结构发现过程的高效运行和结果可靠性。